AI Integration Team
AI Integration Team - это формат работы, где мы подключаемся как внешняя AI-команда: разбираем бизнес-процесс, смотрим данные и системы, находим точки автоматизации, выбираем 2-3 реалистичных сценария и доводим самый сильный до пилота. Мы не начинаем с фразы «давайте внедрим AI везде». Сначала выясняем, где теряется время, где есть повторяемые решения, какие данные доступны, где нужен человек в контуре и какой результат можно проверить на небольшом участке процесса.
С чем можно прийти
Не нужно заранее понимать, какая модель или технология нужна. Достаточно показать процесс, где теряется время, качество или управляемость.
Кому подходит
Боли клиента
Что получаете
Как выглядит продуктовый пилот
Детальный контур: данные на входе, рабочий сценарий, контроль человека и понятный выход для клиента.
Модули продукта
AI-аудит процессов и данных
карта AI-сценариев с приоритетами
RAG, базы знаний и корпоративные ассистенты
первый пилот с реальными данными и метриками
Document AI / OCR и извлечение полей
интеграции с CRM, API, базой знаний или внутренними системами
Computer Vision для фото, видео и контроля операций
план production: права, логи, evals, безопасность и поддержка
AI-агенты, tool calling и автоматизация действий
честный список задач, где AI не нужен или пока рано
ML-прогнозы, скоринг, аномалии и рекомендации
понятный backlog: что делаем сейчас, что после пилота, что требует подготовки данных
API, CRM, ERP, webhooks и внутренние интеграции
карта AI-сценариев с приоритетами
evals, мониторинг качества, безопасность и роли доступа
первый пилот с реальными данными и метриками
Данные на вход
Пилот должен начинаться с маленького, но честного фрагмента реального процесса.
Выход для клиента
То, что можно показать после короткого демо или пилота.
Интеграции и контроль до запуска
Продукт должен не просто красиво отвечать. Он должен попасть в рабочую систему клиента, оставить логи и передать спорные действия человеку.
Обсудить интеграцииИнтеграции
Ограничения
FAQ по продукту
Что, если у нас нет готового ТЗ?
Это нормальный старт. Мы как раз начинаем с процесса: просим показать несколько реальных примеров, текущий ручной путь, системы и ограничения. После этого собираем карту пилота и понятное техническое описание без требования заранее писать большое ТЗ.
Можно ли работать с чувствительными данными?
Да, но сначала фиксируем контур: NDA, доступы, маскирование, хранение, роли и список данных, которые нельзя отправлять во внешние сервисы.
Вы делаете только LLM?
Нет. Внутри продукта могут быть LLM, RAG, OCR, computer vision, классический ML, интеграции и интерфейсы. Мы выбираем инструмент под процесс, а не наоборот.
Что мы получим после диагностики?
Вы получите список применимых AI-сценариев, оценку готовности данных, риски, рекомендуемый первый пилот, критерии успеха и понятный план: какие данные подготовить, какие системы подключить и где оставить ручной контроль.
С чем лучше всего обращаться?
С повторяемым процессом: заявки, документы, обращения, база знаний, видео, отчёты, ручные проверки, перенос данных между системами или идея AI-продукта, которую нужно проверить на реальных данных.
Сценарии под конкретные задачи
Если хотите быстро понять контекст продукта, откройте страницу с входными данными, FAQ и пилотом под конкретный сценарий.
Связанные продукты
Их удобно использовать рядом, если в компании несколько процессов или нужна связка продукта с командной разработкой.
Aify RAG Platform
RAG-платформа для компаний, которым нужен не просто чат-бот, а управляемая база знаний: документы, поиск, ответы с источниками, права доступа, качество базы и интеграции с рабочими системами.
Conversion Chatbot
AI-бот ведёт клиента через диалог, собирает параметры заказа, квалифицирует обращение, готовит предварительный ответ, смету или оценку сложности и передаёт структурированный бриф в CRM, ERP или производство.
PhotoStudioAI
Программа для фотостудий, которая помогает быстрее разбирать съёмки, применять стиль, готовить экспортные наборы и оставлять контроль качества за оператором.
Хотите адаптировать AI-команда под ваш процесс?
Пришлите маленький фрагмент процесса. Мы вернёмся с честной оценкой: где продукт уместен, что надо изменить и какой демо-сценарий проверить первым.